什麼是預測個人化？

預測個人化利用機器學習與數據分析，根據客戶預測的行為與興趣，提供量身打造的體驗、優惠或內容。

例如，你的網站可能會根據你瀏覽過的內容，以及數百萬其他像你一樣的購物者中發現的模式，推薦你下一次可能購買的產品。

為什麼要使用預測個人化？

  • 提升轉換率： 你可以即時動態調整每位用戶的產品推薦、內容或優惠，提升購買機率並減少被遺棄的購物車。
  • 自動化行銷工作流程： 自動化活動能在正確的時機鎖定正確的人選，減少手動作業並提升個人化外展的效率。
  • 衡量並優化影響力： 預測個人化讓您能利用數據驅動的洞察（如預測提升量與客戶互動指標）測試、追蹤並迭代活動。

預測型個人化 vs. 傳統個人化 vs. 超個人化

特色預測性個人化傳統個人化超個人化
自治高（AI，自動化）低（手動規則）非常高（AI，即時）
背景未來的行為與模式僅為過去資料即時訊號與情境
整合跨通道，可擴展受限且常被孤立全整合、全通路
學習機器學習，自我優化靜電機器學習 + 即時回饋
範例「下一個最佳報價」是根據意圖和可能性來顯示「你好 [姓名]」電子郵件，推薦先前購買的商品Netflix 風格的串流推薦，能立即根據你的行為調整

常見問題

預測個人化是如何運作的？

預測個人化利用歷史、行為及即時資料，經 AI 演算法處理，預測每位訪客下一步會想要什麼或做什麼。這使行銷人員能夠自動化並優化網站、應用程式及行銷活動的顧客旅程。了解更多關於 預測個人化的運作方式。

預測個人化有哪些可衡量的結果？

品牌通常透過量身訂做的訊息與優惠，能提升轉換率、提升顧客終身價值，並提升互動率。有些研究顯示推薦產品的轉換率高達11倍。探索 AI 產品推薦的真實案例。

你能為匿名訪客個人化嗎？

是的。先進的CDP與個人化引擎能利用行為數據建立匿名訪客檔案，甚至在註冊前就實現量身打造的體驗。了解更多關於 匿名個人化的資訊。

我該如何開始？

首先整合顧客資料，並以預測性產品推薦或個人化優惠測試小群體。專注於根據結果逐步優化活動。了解更多關於如何開始使用 預測個人化的資訊。